需结构化输入人设五要素并禁用空泛形容词；避开地域歧视、收入直述、婚恋压力话术；嵌入茶馆相亲等场景动线与提问钩子；参照豆瓣高赞帖风格，抑制主观美化；生成多版本ab测试文案，确保叙事主线差异与字数合规。
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如果您希望借助AI生成符合个人特点且富有吸引力的征婚交友文案，但不确定如何设计有效提示词，则可能是由于提示词过于笼统或缺乏关键信息维度。以下是针对该需求的具体操作方法：
一、明确核心人设要素的提示词结构
该方法通过结构化输入基础身份标签，引导AI精准锚定人物画像，避免生成泛泛而谈的模板化内容。需强制包含性别、年龄区间、职业属性、城市归属、教育背景五项硬性字段，并用分号分隔以提升解析稳定性。
1、在AI对话框中输入：“请根据以下信息生成一段用于相亲介绍的文案，要求口语化、不浮夸、有记忆点：性别：女；年龄：32岁；职业：三甲医院儿科医生；常住地：杭州；学历：浙江大学临床医学硕士；
2、补充一句约束指令：“禁用‘温柔善良’‘热爱生活’等空泛形容词，所有特质必须对应具体行为或事实。”
3、点击发送后，检查输出是否出现“每周带患儿画简笔画”“连续三年获院内服务之星”等可验证细节。
二、植入反向排除机制的提示词写法
该方法通过预先声明禁忌项，压缩AI生成偏离预期文案的概率空间。重点屏蔽三类高频雷区：地域歧视表述、收入数字直述、婚恋压力话术，使文案保持尊重感与松弛度。
1、输入提示词：“生成男性相亲自我介绍文案，35岁，深圳硬件工程师，西安交大本科，已落户；必须避开‘年薪XX万’‘老家在农村’‘家里催婚’三类表述”
2、追加风格限定：“用‘我最近在调试一个能识别猫叫情绪的电路板’替代‘我喜欢电子技术’这类抽象描述。”
3、确认最终文案中未出现“急寻贤惠伴侣”“条件相当即可”等隐含价值预判的短语。
三、绑定场景动线的提示词构建方式
该方法将文案嵌入真实社交触点路径，迫使AI按“初识-破冰-深化”逻辑组织信息。例如匹配茶馆相亲场景时，需预留可触发话题的钩子型细节。
1、输入：“为上海静安区某茶馆相亲活动撰写女性介绍，31岁，外企合规总监，复旦法学院毕业；需包含一个可现场展开的提问点，如‘你第一次独立泡茶用了多久？’”
2、附加动作指令：“将职业成就转化为具象动作，例如‘处理过27国数据合规申报’改为‘帮德国客户把GDPR材料从德文直译成中文条款’。”
3、校验输出是否在结尾处自然嵌入该提问点，且前文存在支撑该问题合理性的铺垫（如提及日常饮茶习惯）。
四、调用对比参照系的提示词技巧
该方法引入第三方客观参照物，抑制AI主观美化倾向。通过指定对标样本类型（如豆瓣高赞征友帖/民政局成功案例），使语言质感趋向真实可信。
1、输入：“参考豆瓣小组‘相亲互助会’里点赞超500的3篇征友帖语言风格，生成北京朝阳区34岁女性介绍：互联网公司HRD，中国传媒大学硕士，养两只柯基。”
2、插入特征锚定：“模仿其中一篇‘拒绝滤镜’的表述逻辑，用‘简历上写着HRD，实际每天在调解程序员和产品经理的咖啡机使用权’替代头衔堆砌”
3、运行后比对输出是否出现“协调OKR对齐会议”等内部黑话，若存在则需追加“全部替换为菜市场讨价还价、宠物医院排队等生活化场景”指令。
五、设置多版本AB测试的提示词组合
该方法通过一次性生成差异显著的文案变体，规避单次输出陷入局部最优。需用分号明确切割不同叙事主线，确保各版本具备不可替代性。
1、输入：“生成3版相亲文案，均基于：29岁，成都美术老师，川美油画系，养绿萝超过87盆；版本A侧重‘生活掌控感’，版本B突出‘意外感’，版本C强调‘低维护成本’；每版严格控制在85字内，且不得重复使用‘安静’‘踏实’‘喜欢植物’三词”
2、执行后检查字数统计是否启用中文字符计数（含标点），发现超限立即用“删减至第85个汉字为止”重试。
3、验证三版是否分别出现“给绿萝换盆时总选错土配比”“学生送的石膏像比绿萝多两盆”“浇水周期与地铁末班车同步”等非重叠记忆点。
